flujo tensor:: operaciones:: Extraer parches de imagen

Extraiga patches de images y colóquelos en la dimensión de salida de "profundidad".

Resumen

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• Imágenes: Tensor 4-D con forma [batch, in_rows, in_cols, depth] .
• ksizes: el tamaño de la ventana deslizante para cada dimensión de images .
• zancadas: Qué tan lejos están los centros de dos parches consecutivos en las imágenes. Debe ser: [1, stride_rows, stride_cols, 1] .
• tarifas: Debe ser: [1, rate_rows, rate_cols, 1] . Este es el paso de entrada, que especifica qué tan lejos están dos muestras de parche consecutivas en la entrada. Equivale a extraer parches con patch_sizes_eff = patch_sizes + (patch_sizes - 1) * (rates - 1) , seguido de un submuestreo espacial de ellos mediante un factor de rates . Esto equivale a rate de circunvoluciones dilatadas (también conocidas como Atrous).
• padding: el tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.

Devoluciones:

• Output : Tensor 4-D con forma [batch, out_rows, out_cols, ksize_rows * ksize_cols * depth] que contiene parches de imagen con tamaño ksize_rows x ksize_cols x depth vectorizada en la dimensión de "profundidad". Tenga en cuenta que out_rows y out_cols son las dimensiones de los parches de salida.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output patches

 ExtractImagePatches(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksizes,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const